Python 不是解释型语言，事实上也没有「解释型」语言这个分类。
Python 性能略有不佳的原因可能有几个：
首先是 Python 希望自己是一个简单和优雅的语言，需要性能的组件通常用 C 实现，没有太多改进性能的动力。
然后 Python 具有垃圾回收和自动的内存管理功能，并且采用动态类型系统，会在运行时进行类型检查，这会不可避免地略微影响性能，使其不如静态类型(Java)或没有垃圾回收(C/C++)的语言。
摘自维基百科：
「Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。」
「因为Python属于动态类型语言，动态类型语言是在运行期间检查数据的类型，不得不保持描述变量值的实际类型标记，程序在每次操作变量时，需要执行数据依赖分支」
Python并不是没有缺点的，最主要的缺点有以下几个：Python的执行速度不够快。当然，这也不是一个很严重的问题，一般情况下，我们不会拿Python语言与C/C++这样的语言进行直接比较。在Python语言的执行速度上，一方面，网络或磁盘的延迟，会抵消掉部分Python本身消耗的时间；另一方面，因为Python特别容易和C结合起来，因此，我们可以通过分离一部分需要优化速度的应用，将其转换为编译好的扩展，并在整个系统中使用Python脚本将这部分应用连接起来，以提高程序的整体效率。
Python的GIL锁限制并发：Python的另一个大问题是，对多处理器支持不好。如果读者接触Python时间比较长，那么，一定听说过GIL这个词。GIL是指Python全局解释器锁（GlobalInterpreterLock），当Python的默认解释器要执行字节码时，都需要先申请这个锁。这意味着，如果试图通过多线程扩展应用程序，将总是被这个全局解释器锁限制。当然，我们可以使用多进程的架构来提高程序的并发，也可以选择不同的Python实现来运行我们的程序。
Python2与Python3不兼容：如果一个普通的软件或者库，不能够做到后向兼容，那么，它会被用户无情的抛弃了。在Python中，一个槽点是Python2与Python3不兼容。因为Python没有向后兼容，给所有的Python工程师带来了无数的烦恼。
